Questions tagged «image-recognition»

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比较两个图像的算法
给定两个不同的图像文件(以我选择的任何格式),我需要编写一个程序来预测如果一个文件是另一个文件的非法复制的机会。副本的作者可能会做诸如旋转,制作负片或添加琐碎细节(以及更改图像尺寸)之类的事情。 您知道执行这种工作的算法吗?

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错误:函数detectMultiScale中的(-215)!empty()
我正在尝试在python 2.7中学习cv2,但是当我运行代码时,在它的特定部分: face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') img = cv2.imread('2015-05-27-191152.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) for (x,y,w,h) in faces: img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) 它返回此: File "face_detection.py", line 11, in <module> faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5) cv2.error: /home/arthurckl/Desktop/opencv-3.0.0-rc1/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp:1595: error: (-215) !empty() in function detectMultiScale 我试图在此处搜索答案,但我能找到的最好的办法是,我必须以错误的方式加载face_cascade ...有帮助吗?

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如何提高在MNIST上训练的模型的数字识别能力?
我正在使用进行手印多位数识别Java,使用OpenCV库进行预处理和分割,并使用KerasMNIST训练的模型(精度为0.98)进行识别。 除了一件事之外,这种识别似乎效果很好。网络经常无法识别那些(数字“一”)。我不知道这是否是由于分割的预处理/不正确的实现而发生的,或者是否是在标准MNIST上训练的网络没有看到看起来像我的测试用例的第一名。 这是经过预处理和分割后出现问题的数字的样子: 成为并归类为4。 成为并归类为7。 成为并归类为4。等等... 通过改进细分过程,可以解决此问题吗?还是通过增强培训设置? 编辑:增强训练集(数据扩充)肯定会有所帮助,这已经在我测试中,正确预处理的问题仍然存在。 我的预处理包括调整大小,转换为灰度,二值化,反转和膨胀。这是代码: Mat resized = new Mat(); Imgproc.resize(image, resized, new Size(), 8, 8, Imgproc.INTER_CUBIC); Mat grayscale = new Mat(); Imgproc.cvtColor(resized, grayscale, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY); Mat binImg = new Mat(grayscale.size(), CvType.CV_8U); Imgproc.threshold(grayscale, binImg, 0, 255, Imgproc.THRESH_OTSU); Mat inverted = new Mat(); Core.bitwise_not(binImg, inverted); Mat dilated = …
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